题图|《流浪地球》海报 作者|量化小白上分记 36大数据获授权转载
今年春节档全国共有8部影片上映，对于影片的对比分析已经非常多，孰优孰劣，每个人心里都有一杆秤，不再赘述。本文着重分析影片票房的地域差别，爬取了年后两周各地万余家影院的票房数据，一起来看看各地影院今年春节档表现如何，非官方统计，数据一定不准确，看看就好。
分影院的票房数据来自中国票房网：http://www.cbooo.cn/cinemaday
网站提供日票房排行榜的前100名和周票房的前一万余名，本文爬取包含更多样本的周票房数据，取年后两周的数据。
最终爬到的数据样式如下，数据从左往右依次为影院名称，当周票房、单荧幕票房、场均人次、单日单厅票房、单日单厅场次6个变量。
使用python获取数据，对于爬取过程不感兴趣的可以直接看下部分，需要数据/代码的请在后台回复“票房”。
在数据页面按F12打开开发者工具，选择NetWork，XHR，刷新页面后，依次点1,2,3,4页，接收到了一堆文件。
右键任意打开一个，显示如下（如果不是这种格式，说明你选错了）
是我们需要的数据，对比前后的变量关系，得到每个变量的含义。
再分析网址，从前面的截图能看出来，pindex后面跟的是页码，对页码进行循环就可以爬到所有的数据。dt = 1042看不出来什么意思，但改变日期范围重复上面的操作时，看到此时dt变成了1041，说明dt后面的值对应不同的日期范围。
我们的目标是爬取0204-0210,0211-0217两周的数据，获取对应的dt分别是1040和1041，最终代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 19 18:50:03 2018
"""
import urllib
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import json
import pandas as pd
import time
import datetime
# 发送get请求
comment_api = 'http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getCBW?pIndex={}&dt={}'
"""
cinemaName:影院名称
amount:当周票房
avgPS:场均人次
avgScreen：单荧幕票房
screen_yield:单日单厅票房
scenes_time:单日单厅场次
"""
headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}
#response_comment = requests.get(comment_api.format(1,1040),headers = headers)
#json_comment = response_comment.text
#json_comment = json.loads(json_comment)
col = ['cinemaName','amount','avgPS','avgScreen','scenes_time','screen_yield']
dataall = pd.DataFrame()
num = 1035
for i in range(1,num+1):
response_comment = requests.get(comment_api.format(i,1041),headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
n = len(json_comment['data1'])
datas = pd.DataFrame(index = range(n),columns = col)
for j in range(n):
datas.loc[j,'cinemaName'] = json_comment['data1'][j]['cinemaName']
datas.loc[j,'amount'] = json_comment['data1'][j]['amount']
datas.loc[j,'avgPS'] = json_comment['data1'][j]['avgPS']
datas.loc[j,'avgScreen'] = json_comment['data1'][j]['avgScreen']
datas.loc[j,'scenes_time'] = json_comment['data1'][j]['scenes_time']
datas.loc[j,'screen_yield'] = json_comment['data1'][j]['screen_yield']
dataall = pd.concat([dataall,datas],axis = 0)
print('已完成 {}% !'.format(round(i/num*100,2)))
time.sleep(0.5)
dataall = dataall.reset_index()得到的两周数据里，第一周包含11295个样本，第二周包含11375个样本，将两周数据按影院合并后，最终得到10193个样本。
data1 = data1.drop_duplicates()
data2 = data2.drop_duplicates()
datas = pd.merge(data1,data2,left_on ='cinemaName',right_on = 'cinemaName').dropna()
datas = datas.reset_index(drop = True)
dataall = datas[['cinemaName']]
dataall['amount'] = datas['amount_x'] + datas['amount_y']
dataall['avgPS'] = (datas['avgPS_x'] + datas['avgPS_y'])/2
dataall['avgScreen'] = datas['avgScreen_x'] + datas['avgScreen_y']
dataall['screen_yield'] = (datas['screen_yield_x'] + datas['screen_yield_y'])/2
dataall['scenes_time'] = (datas['scenes_time_x'] + datas['scenes_time_y'])/2
dataall['avgprice'] = dataall.screen_yield/dataall.scenes_time/dataall.avgPS
dataall = dataall.dropna().reset_index(drop = True)先从各方面简单看看取到的数据。
票房TOP10影院
北京耀莱以860万的票房，远超第二名金逸北京的590万占据首位。并且票房前10名中，有5家都是北京的影院。
单变量分布
用单日单厅票房/单日单厅场次/场均人数估计平均票价，各个变量分布进如下
可以看出，所有变量都呈现尖峰右拖尾的特征，大部分值低于中位数，但也不乏高于均值的点，考虑到各个影院数据存在规模、地域等因素差异，这一结果就很正常了。
票房影响因素
1. 从上图看出，场均人次与单荧幕票房正相关，观影人数增多票房收入增加，符合常理。
2. 单日单厅场次与票房之间有先升后降的关系，换句话说，排片少时，增加每日排片能增加票房收入，但排片过于密集，反而不利于票房增加。
3. 票价，场均人次与票房之间关系如图，颜色越深，表明票房越高。票价影响场均人次，过高和过低都会使票房收入减少，平均票价40-70区间内，影院票房收入更高，符合实际情况。
粗略看过数据之后，我们分析地域因素对于票房的影响，虽然爬取的数据中没有直接给出影院的地域特征，但可以用影院名称提取地域位置，python里有一个基于jieba分词的地域查询包cpca，可以直接返回中文地址对应的省市县。
result = cpca.transform(dataall.cinemaName.tolist(),cut = False)
dataall['province'] = result['省']
dataall['city'] = result['市']用cpca查询各个影院所在的省市，但这个包也不是非常完善，加上有的影院名称地址非常模糊，最终有7581个影院查询到了省市。
未查询到的部分影院如下，一部分是没有地域信息，只有影院名称，一部分有地域信息，可能过于生僻，未能匹配到，之后的分析中删掉没匹配到的这部分影院。
匹配到影院所在省份后，按省份汇总数据，分析各省票房。
各省票房
各地区票房存在明显差异，广东省票房收入最高，远超其他省份去，西藏票房最少。
接下来从各省影院数、场均人次、平均票价三方面来看各省差异。
影院数
最终获取的有地域信息的影院中，广东省有1088个影院，远远超出平均水平，这也可以解释为何广东省票房总数能排到第一，而西藏地区仅有13个影院，绝大部分地区影院在200上下浮动。
场均人次-平均票价
平均票价整体差异不大，40元左右波动，场均人次来看，北京天津最多，但最高最低值差异不超过30人，因此这两项因素对于票房的影响远不如影院数大。
各市票房分布
最后将票房按市进行统计，得到全国各市票房分布如下
图中标出了票房收入最高的5个市，分别是北京（3279万）、上海（3083万）、广州（2258万）、深圳（2205万）、成都（1856万）。
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